传递给keras fit生成器函数的每个历元的步长值

调用函数fit_generator（）时，如果理想情况下应为总样本数/批次大小，则需要设置

steps_per_epoch

值吗

Keras的生成器是无限的

正因为如此，Keras无法自行知道发电机要完成一个时代需要多少批次

当您有一个固定数量的样本时，最好将

样本//批大小

用于一个历元。但您可能希望使用一个生成器，例如执行随机数据扩充。由于随机过程，你将永远不会有两个相同的训练时期。当时没有明确的限制

---

因此，

fit_generator

中的这些参数允许您根据自己的意愿控制每个历元的产量，尽管在标准情况下，您可能会保留最明显的选项：

samples//batch_size

如Daniel所述，在不增加数据的情况下，样本数量是静态的。 然后，用于训练的样本数为每批次大小的步骤数

通过在Keras中使用ImageDataGenerator，我们为数据扩充制作了额外的训练数据。因此，培训样本的数量可以由您自己设置。

---

如果您想要两次训练数据，只需将每个历元的步数设置为（原始样本大小*2）/批次大小。

应该是

samples//batch\u大小

我相信这个答案在我脑海中产生了更多的问题：'|，第一次使用生成器